스마트 인더스트리 시대를 이끌어 갈 최적의 IoT 플랫폼 Lumada

사물인터넷(Internet of Things, 이하 IoT)은 새로운 IT 역량과 커넥티비티를 통해 혁신을 주도하고 운영 효율성을 높인다는 점에서 모든 산업군에 빠르게 확산되고 있다. 특히 빅데이터, 분석, 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 사용하는 산업 IoT(Industrial IoT, IIoT)는 제품의 전체 라이프사이클에 걸쳐 운영의 최적화 및 예측 정비, 품질 개선 등의 이점을 제공하며 다양한 잠재 가능성을 제시한다.

산업 IoT 플랫폼인 Hitachi Lumada는 IoT 여정을 가속화 하도록 설계된 제품으로, 제조, 에너지, 교통 등의 다양한 영역에 대한 활용 사례를 제공한다.

제조

자동차 제조업체들의 경우 리콜이 발생하게 되면 수많은 비용을 지불해야 한다. 제품 고장 및 품질 이슈는 비용적으로도, 생산성 측면에서도 상당한 손해를 가져온다. 특히 근본 원인을 신속하게 알아내지 못하는 경우 피해는 더욱 심각해진다.

Lumada는 예측 가능한 품질 관리를 통해 이러한 문제를 해결한다. IoT 센서와 3D 카메라를 통해 사람과 기계 데이터, 비즈니스 데이터를 동시에 수집하고 분석하며, 작업자들의 이동 경로를 측정한다. 생산 라인의 고장과 고장 발생에 따른 결함을 탐지하고, 시정 조치를 내린다. 실시간 예측 분석을 통해 출고 전에 잠재적인 결함 제품을 식별할 수 있으며, 지능형 알고리즘을 통해 작업에 관련된 일탈 가능성들을 파악한다. 

데이터의 취합 및 통합은 분석과 모니터링에 대한 하나의 일관된 운영을 지속할 수 있는 기반이 된다. 결함 제품에 대해 여러 단계의 추적 가능한 지점들을 확보함으로써 제품이 출고 되기 전에 문제가 되는 제품들을 제거할 수 있다. 제조업체들은 Lumada를 도입함으로써 운영 비용을 획기적으로 절감하고, 제품 품질과 근로자들의 생산성을 극대화 시킬 수 있다. 

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에너지

전세계 에너지 소비량은 2015년에서 2040년까지 28% 증가할 것으로 전망되고 있다. 점점 더 많은 전력 회사와 발전 기업들, 그리고 상용 및 산업용 에너지 사용자들이 신재생 에너지에 주목하고 있는 상황이다. 그러나 신재생 에너지의 경우 기후에 높은 영향을 받게 되므로 매일 매일의 운영을 예측하기 어려운 것이 현실이다.

Lumada는 센서 데이터를 바탕으로 설비의 가용성에 영향을 미치는 기상 상태에 대한 통찰력을 제공하는 알고리즘을 사용함으로써 실시간으로 에너지 공급량을 측정하고 모니터링하여 관리한다. 머신러닝 모델을 통해 시장 상황과 생산 역량, 수요, 기상 조건, 가격 데이터 등에 기반하여 전력 생산 및 거래 계획을 수립할 수 있다. 또한 잠재적인 장비 고장을 사전 탐지하는 예측 정비 시스템을 통해 다운타임을 최소화하고 머신 러닝 및 인공지능을 통해 지속적으로 인텔리전스 환경을 구축해 나갈 수 있다. 

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교통

도시 인구가 지속적으로 증가함에 따라 전세계 주요 도시들은 교통 혼잡과 주차 문제, 대중교통 확보, 노후된 교통 인프라의 정비에 대한 해결 방안을 고심하고 있다. 운항 일정을 선제적으로 관리하고, 도심의 차량 혼잡도 낮추는 등 Lumada는 교통 운영을 혁신한다. 

예를 들어 Lumada에서 열차 성능에 대한 실시간 모니터링 데이터를 수집하여 유지보수 및 전체적인 운영을 최적화할 수 있다. 예지 정비를 통해 문의 경첩 및 브레이크의 마모도, 신호 장비 문제 등 각종 이슈들을 사전에 파악하고 승객들에게 영향을 미치기 전에 수리될 수 있도록 한다.

온프레미스, 클라우드, 하이브리드를 넘나드는 최적의 유연성

일부 기업들은 모든 애플리케이션을 클라우드로 이동시키는데 거부감이 있을 수도 있으나, 많은 기업들이 이미 100% 클라우드 기반으로 운영되고 있다. 기반 인프라의 형태와 관계 없이 Lumada는 유연성을 보장한다. 온프레미스의 형태로 엣지(Edge) 단에서 운영하거나 혹은 하이브리드 클라우드 형태나 완전히 클라우드 상에서 운영하는 것도 가능하다. Lumada는 더 스마트하고 효율적이며 생산성 높은 솔루션을 통해 위에 기술된 분야 외에도 다양한 산업 시장의 혁신을 선도할 것이다.